actor向其父级发送消息的方法是什么？我正在使用Akka2.2 最佳答案 你正在寻找getContext().parent()它为您提供父级的ActorRef，因此您可以这样做getContext().parent().tell(...) 关于java-如何在AkkaClassic中向Actor的parent发送消息？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/178535
我只是在比较scalaactor与java线程的性能。我很惊讶地看到差异，我观察到使用我的系统我最多只能产生约2000个线程(一次运行)但使用相同的系统我能够产生约500,000个scalaActor。两个程序都使用了大约81MB的JVM堆内存。你能解释一下java线程是如何比scala/akkaActor重这么多的吗？scala-actor如此轻量的关键因素是什么？如果我想获得最佳的可扩展性，我应该选择基于Actor的Web服务器，而不是像JBoss或Tomcat这样的基于Java的传统Web/应用服务器吗？谢谢。 最佳答案 Sc
我一直在研究学习Erlang/OTP，因此，我一直在阅读(好吧，略读)关于actor模型的内容。据我了解，actor模型只是一组函数(在Erlang/OTP中称为“进程”的轻量级线程中运行)，它们仅通过消息传递相互通信。用C++或任何其他语言实现这似乎相当简单:classBaseActor{std::queuemessages;CriticalSectionmessagecs;BaseMessage*Pop();public:voidPush(BaseMessage*message){autoscopedlock=messagecs.AquireScopedLock();message
从JoeArmstrong'sdissertation开始，他指定基于actor的程序应该通过以下三个步骤进行设计。问题是，我不明白这些步骤是如何映射到现实世界问题的，也不知道如何应用它们。这是乔最初的建议。我们识别现实世界活动中所有真正并发的活动。我们识别并发活动之间的所有消息通道。我们写下所有可以在不同消息通道上流动的消息。现在我们编写程序。程序的结构应该完全遵循问题的结构。在我们的编程语言中，每个实际的并发活动都应该映射到一个并发进程上。如果问题与程序之间存在1:1的映射，我们就说程序与问题同构。非常重要的一点是，映射正好是1:1。其原因是它将问题和解决方案之间的概念差距最小化。
如果我想移植一个使用Goroutines的Go库，Scala是否是一个不错的选择，因为它的收件箱/akka框架在本质上类似于协程？ 最佳答案 不，他们不是。Goroutines基于通信顺序进程的理论，正如TonyHoare在1978年所指出的那样。这个想法是可以有两个进程或线程，它们相互独立，但共享一个“channel”，一个进程/线程放置数据into和其他进程/线程消耗。您会发现最突出的实现是Go的channel和Clojure的core.async，但目前它们仅限于当前运行时并且不能分发，即使在同一个物理盒子上的两个运行时之间也
如果我想移植一个使用Goroutines的Go库，Scala是否是一个不错的选择，因为它的收件箱/akka框架在本质上类似于协程？ 最佳答案 不，他们不是。Goroutines基于通信顺序进程的理论，正如TonyHoare在1978年所指出的那样。这个想法是可以有两个进程或线程，它们相互独立，但共享一个“channel”，一个进程/线程放置数据into和其他进程/线程消耗。您会发现最突出的实现是Go的channel和Clojure的core.async，但目前它们仅限于当前运行时并且不能分发，即使在同一个物理盒子上的两个运行时之间也
半是温柔半是风，一生从容一生花目录1.原理介绍2.步骤详解2.1获取数据2.2数据标准化2.3计算信息承载量2.4计算权重3.案例分析3.1数据获取3.2数据标准化3.3计算相关系数3.4计算信息承载量3.5计算权重4.算法改进5.完整代码5.1方法类CRITIC.java5.2主类CRITICmain.java1.原理介绍 通常在确定指标权重时往往更多关注的是数据本身，而数据之间的波动性大小也是一种信息，或是数据之间的相关关系大小，也是一种信息，可利用数据波动性大小或数据相关关系大小计算权重。 CRITIC权重法是一种基于数据波动性的客观赋权法。其思想在于两项指标
半是温柔半是风，一生从容一生花目录1.原理介绍2.步骤详解2.1获取数据2.2数据标准化2.3计算信息承载量2.4计算权重3.案例分析3.1数据获取3.2数据标准化3.3计算相关系数3.4计算信息承载量3.5计算权重4.算法改进5.完整代码5.1方法类CRITIC.java5.2主类CRITICmain.java1.原理介绍 通常在确定指标权重时往往更多关注的是数据本身，而数据之间的波动性大小也是一种信息，或是数据之间的相关关系大小，也是一种信息，可利用数据波动性大小或数据相关关系大小计算权重。 CRITIC权重法是一种基于数据波动性的客观赋权法。其思想在于两项指标
1ActorCritic算法简介1.1为什么要有ActorCriticActor-Critic的Actor的前身是PolicyGradient，这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作，而Q-Learning做这件事会瘫痪，那为什么不直接用PolicyGradient呢，原来Actor-Critic中的Critic的前身是Q-Learning或者其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而更传统的PolicyGradient则是回合更新，这降低了学习效率。现在我们有两套不同的体系，Actor和Critic，他们都能用不同的神经网络来代替。现实中的奖惩会左右Actor的更新情况。Policy
1ActorCritic算法简介1.1为什么要有ActorCriticActor-Critic的Actor的前身是PolicyGradient，这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作，而Q-Learning做这件事会瘫痪，那为什么不直接用PolicyGradient呢，原来Actor-Critic中的Critic的前身是Q-Learning或者其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而更传统的PolicyGradient则是回合更新，这降低了学习效率。现在我们有两套不同的体系，Actor和Critic，他们都能用不同的神经网络来代替。现实中的奖惩会左右Actor的更新情况。Policy
